Machine Learning transforma áreas de Recursos Humanos
Diversos sectores están recurriendo al Machine Learning para llevar a cabo sus procesos de selección de personal, de manera rápida y efectiva, y reducir los costos asociados con la contratación.
El Machine Learning (ML) es una de las tecnologías más innovadoras del momento, la cual forma parte de la Inteligencia Artificial (IA); que permite que las computadoras aprendan por sí mismas a partir de datos y experiencia.
La aplicación del ML es usada por diversos sectores, y en el caso de las áreas de Recursos Humanos (RRHH), permite llevar a cabo los procesos de selección de personal, de manera rápida y efectiva, eliminando los sesgos inconscientes y reduciendo los costos asociados con la contratación.
La implementación del Machine Learning surge como una solución a los problemas que enfrentan las empresas en el reclutamiento de personal, como la sobrecarga de trabajo de los equipos de RRHH, la falta de tiempo y de recursos para evaluar a un gran número de candidatos.
El estudio Claves para la digitalización de procesos y personas, elaborado por la consultora Deloitte, revela que uno de los grandes desafíos de las áreas de Recursos Humanos es integrar tecnología en la gestión de talento e incorporar el uso de herramientas para una digitalización exitosa.
Cifras del estudio señalan que el 60 % de los encuestados utilizan ML, aunque el 73 % de estos indican que todavía tienen mucho por explorar sobre esta tecnología; mientras que el 40 % aún no la ha implementado la Automatización Robótica de Procesos (RPA) en ningún área de RRHH.
Cuatro prácticas principales del Machine Learning en RRHH
Ante esta situación, Talently, marketplace para encontrar profesionales de la industria y crear equipos tech, comparte cuatro prácticas principales del Machine Learning en el área de Recursos Humanos y optimizar las actividades:
1 Atracción de talento. Los algoritmos que utiliza el Machine Learning analizan grandes cantidades de datos: currículo, perfiles de redes sociales, historial de trabajo y la información más relevante para identificar patrones y características relacionadas con el éxito en determinado puesto. Captar a los candidatos ideales y tener la certeza de que tendrán un buen desempeño es posible con el ML.
2 Procesos de selección. En comparación con el método tradicional, utilizar esta herramienta en el proceso de selección implica ahorro en tiempo, ya que puede descartar y elegir a los candidatos de acuerdo con las características del puesto. Asimismo, con el uso de chatbots es posible mantener conversaciones automatizadas con los aspirantes y recoger la información que aporte datos relevantes.
3 Retención de talento. Al analizar los datos de los empleados, el ML puede identificar y evaluar el rendimiento, la satisfacción laboral, la asistencia y otros factores relevantes, de esta forma, es posible predecir qué empleados están en riesgo de abandonar la empresa o quiénes son los más capacitados. Así, las organizaciones pueden motivar al capital humano de manera adecuada y retenerlo y, al mismo tiempo, alcanzar la satisfacción laboral de los colaboradores.
4 Desarrollo y fortalecimiento de skills. Las empresas pueden utilizar el ML para analizar las habilidades de los empleados, aunado a otras variables como cursos realizados, intereses y objetivos profesionales. Además, presenta las necesidades de formación y ayuda a diseñar programas personalizados para desarrollar su talento al máximo.
